在过去，在设计产品时，首先要规划硬件架构硬件设计完成后，软件部分的开发将开始，然后发布完整的产品现在，随着云计算、互联网和人工智能的发展、随着5G和自动驾驶的兴起，硬件和产品的开发过程需求发生了前所未有的变化，如更高的硬件性能、更高的安全和保密要求、不断增加的传感器类型和接口、不断演变的人工智能算法和模型、软件开发需要与硬件开发同步等。
在这些新需求的推动下，“软件定义硬件”的概念被多次提及人们希望软件能完成芯片中所有操作的控制和调度，从而降低相应的硬件成本，并将节省的部分用于操作和存储在电影中这个愿望看起来很好，但仍然很难实现例如，FPGA可以实现部分软件定义硬件功能，但其效率低于ASIC，但功耗高于ASIC。
有没有更好的办法？自适应平台的优势为此，赛灵思的自适应计算平台应运而生根据赛灵思的自适应计算白皮书和自适应计算区，自适应计算以FPGA技术为基础，支持芯片上特定领域的动态结构建设(DSA)也就是说，自适应计算允许DSA随需求变化动态更新，避免了ASIC设计周期长、NRE成本高的限制。
随着处理分布式水平的不断提高，自适应计算不仅可以支持软件的无线(OTA)更新，还支持硬件无线更新，并且几乎可以重复无线更新“自适应平台”是指以自适应硬件为核心的任何类型的产品或解决方案自适应平台完全基于相同的自适应硬件，但其内容远不止芯片硬件或设备，而是涵盖所有硬件和全面的设计软件和操作软件。
《自适应计算白皮书》立即下载扫码有了自适应平台，硬件工程师可以从重复和低端的设计工作中解放出来，专注于他们擅长的专业功能的开发软件工程师可以同时与硬件工程师开始设计工作，而不必等到所有的硬件都设计好图:自适应硬件示意图(来源:赛灵思)未配置和已配置
除此之外，自适应平台还具有以下优点：首先，加快产品的上市过程例如，自适应计算平台产品Alveo数据中心加速器卡之一，使用该加速器卡构建的应用程序可以加速特定的应用程序，而无需特殊的硬件定制只要将PCIE卡添加到服务中，您就可以直接从现有的软件应用程序中调用加速库。
二是可以降低运营成本基于 CPU 与解决方案相比，由于计算密度的提高，基于自适应平台的优化应用可以大大提高每个节点的效率第三，工作负荷可以灵活、动态地配置自适应平台可根据当前需要重新配置开发人员可以轻松地在自适应平台上切换已部署的应用程序，并使用相同的设备来满足不断变化的工作负荷需求。
第四，它可以与未来兼容自适应平台可以不断调整如果现有的应用程序需要新的功能，它们可以最好地重新编程硬件，以减少硬件升级的需求，然后延长系统的使用寿命第五，整体应用可以加快由于人工智能推断很少单独存在，它通常是更大数据分析和处理链的组成部分，通常与使用传统（非人工智能）实现方案的多个上下游共存。
嵌入式人工智能部分受益于人工智能加速，而非人工智能部分也受益于加速自适应计算的自然灵活性适用于加速人工智能和非人工智能处理任务，称为“整体应用加速”随着计算密集型人工智能推断渗透到更多的应用中，其重要性也在增加。
自适应计算的成功落地案例过去，如果工程师想使用FPGA，他们需要建立自己的硬件板，并用硬件描述语言（HDL）配置FGPA如今，自适应平台的开发者只需要使用他们熟悉的软件框架和语言(如C) 、Python、TensorFlow等。
)，直接发挥自适应计算的效率也就是说，软件和人工智能开发者可以自由使用自适应计算，而无需构建电路板或成为硬件专家更方便的是，工程师不仅可以通过API直接调用现有的软件代码，还可以使用独立的软件供应商（ISV）库里有大量的加速API供生态系统和制造商提供的开源库。
Kriaia，赛灵思量产的两款自适应计算平台产品 以SOM和Alveo加速器卡为例Kria 基于Zynq的SOM UltraScale MPSoC 结构和构建支持开发人员在交钥匙自适应平台上开发边缘应用程序。
通过标准化系统的核心部分，开发人员有更多的时间专注于创建差异化功能特性赛灵思首次量产Kria K26666SOM产品 SOM，在硬件配置方面，K26 基于Zynq的SOM UltraScale MPSOC架构设计，整体尺寸77×60×11mm，四核Arm A53处理器内置64位4GBDDR4内存，256K系统逻辑单元和1.4TOPS AI处理器性能，支持4K 60p的H.视频编解码器264/265。
Kria SOM作为量产就绪产品进行设计、制造和测试，能够承受各种严格的应用环境目前，Kria SOM分为两类：工业级和商业级工业级支持更高的振动和更极端的温度，以及更长的生命周期水平和维护Kria SOM主要用于智能视觉的应用，可用于智能城市的高速目标检测，如车牌识别；也可用于工业生产线上的机器视觉应用。
Alveo 加速器卡采用行业标准PCI-e接口，可为任何数据中心应用提供硬件卸载能力，也可用于SmartSSD存储，在存储访问点加速此外，它还可以用于SmartNIC，直接加速网络流量例如Alveo SN1000 SmartNIC，它扩展了SmartNIC的性能包络，结合高性能网络、CPU集群和大型FPGA，以数据中心和边缘计算平台为目标，在一块板上构建高性能计算(HPC)该平台具有显著的网络加速功能。
此外，Alveo SN1000 SmartNIC采用标准化和软件框架，不需要直接处理FPGA编程，使用更方便工程师可以使用赛灵思或第三方支持FPGA中使用的大部分固件，甚至在CPU集群中使用的软件Linux发行版CPU集群可以运行标准，如Ubuntu和Yocto Linux。
Redddd可用于SmartNIC驱动 Hat Enterprise Linux (RHEL)、主机平台，如CentOS和Ubuntu在应用方面，Alveo适用于基因组学分析、图形数据库、医学图像处理和分析，以及基于视频图像监控的应用。
在应用程序着陆方面，已经有数据中心和基因测序应用程序结语软件正在改变硬件软件和硬件的结合将改变产品的形式，进一步改变我们的生活虽然软件定义硬件尚未大规模推广，但我们可以清楚地看到，软件在产品中扮演着越来越重要的角色，从我们常用的手机应用到工业应用，以及软件在自适应计算平台中的作用。
未来，自适应计算平台将加速软件定义硬件时代的到来
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